中国电机工程学报
中國電機工程學報
중국전궤공정학보
ZHONGGUO DIANJI GONGCHENG XUEBAO
2008年
30期
113-118
,共6页
细菌群趋药性算法%缺陷%识别%红外%传热反问题%多学科设计优化
細菌群趨藥性算法%缺陷%識彆%紅外%傳熱反問題%多學科設計優化
세균군추약성산법%결함%식별%홍외%전열반문제%다학과설계우화
将电气设备零件缺陷参数的红外定量识别视为某种形式的结构设计优化问题,引入细菌群趋药性优化算法和径向基函数神经网络,搭建了一个简单而完整、通用灵活的多学科设计优化框架对该问题进行求解.其中径向基函数神经网络作为代理模型,精度较高、计算速度较快,可简化复杂、费时的有限元计算以得到不同缺陷参数条件下零件表面的温度场:将该温度场与目标温度场之间的差异作为目标函数,以细菌群趋药性优化算法进行缺陷参数的定量识别.该方法在一个简单的三维夹杂型缺陷参数的红外识别算例中取得了满意的结果,与粒子群优化算法相比,可以更快地接近优化解.
將電氣設備零件缺陷參數的紅外定量識彆視為某種形式的結構設計優化問題,引入細菌群趨藥性優化算法和徑嚮基函數神經網絡,搭建瞭一箇簡單而完整、通用靈活的多學科設計優化框架對該問題進行求解.其中徑嚮基函數神經網絡作為代理模型,精度較高、計算速度較快,可簡化複雜、費時的有限元計算以得到不同缺陷參數條件下零件錶麵的溫度場:將該溫度場與目標溫度場之間的差異作為目標函數,以細菌群趨藥性優化算法進行缺陷參數的定量識彆.該方法在一箇簡單的三維夾雜型缺陷參數的紅外識彆算例中取得瞭滿意的結果,與粒子群優化算法相比,可以更快地接近優化解.
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